Программирование *

В реактивной системе все состояния связаны друг с другом инвариантами в единый граф. Когда мы изменяем что-то с одной стороны этого графа, рантайм обеспечивает каскадный пересчет зависимых состояний. Такие последовательности пересчетов — это ничто иное, как потоки информации (data-flow). Чем прямолинейнее эти потоки, чем меньше они разветвляются и затрагивают состояния, не относящиеся к изменениям, тем эффективнее работает система. И здесь есть два подхода к оптимизации потоков информации…

Она умерла в воскресенье вечером, и никто не услышал ни звука. Детективная история о том, как поставить прослушку на собственное приложение: Prometheus, Grafana, Micrometer, алерты, SLO. Все улики в комплекте, демо-проект прилагается. Совпадения с вашим продакшеном не случайны.

Мне было интересно проверить GigaChat/GigaCode не в обычном чате, а в нормальной агентной среде разработки. То есть не “ответь на вопрос”, а вот это всё: tools, function calling, streaming, MCP-инструменты, история диалога и работа внутри реального проекта.

Для проверки я подключил GigaChat к OpenCode через TypeScript-плагин. Простой текстовый запрос завёлся быстро, а дальше началось самое интересное: OpenAI-like API оказался похожим на совместимый агентный протокол только снаружи. Внутри пришлось собирать отдельный слой совместимости.

Чем больше задач берёт на себя агент, тем чаще он упирается не в качество модели, а в контекстное окно: туда нужно уместить инструкции, историю диалога, схемы инструментов и всё, что эти инструменты возвращают. Я считаю, что токен-оптимизация агентов — то, как мы расходуем это окно — станет одним из ключевых направлений ближайших лет, наравне с выбором модели и качеством промпта.

Последние пару лет, кажется, невозможно поговорить об AI в разработке, чтобы разговор не упирался в тему производительности.

Отовсюду постоянно вылезают новые истории успеха. Кто-то показывает, как сократил время разработки в несколько раз. Кто-то рассказывает, что теперь пишет за день столько кода, сколько раньше писал за неделю. Иные вообще собирают полноценный продукт за выходные и искренне не понимают, почему раньше на это уходили месяцы. Честно говоря – раньше читал, но в последнее время просто игнорирую такие заголовки (почему – надеюсь станет понятно из статьи).

В общем, начинает возникать ощущение, что индустрия наконец приближается к своей заветной мечте: программирование становится быстрее, а создание продукта дешевле и доступнее.

И мы, с моей командой проходим через те же изменения, что и вся индустрия.

Недавно знакомый попросил помочь с небольшой задачей по проверке внешнего периметра сети компании. Сразу уточню: речь шла об инфраструктуре, на проверку которой было разрешение.

Под внешним периметром обычно понимают всё, что доступно из интернета: публичные IP-адреса, домены, поддомены, облачные или VPS-серверы, а также сервисы, которые слушают внешние порты.

Задача была простой по формулировке, но интересной технически: нужно понять, какие адреса доступны извне и к каким портам можно подключиться.

17-й выпуск IT-новостей от OpenIDE!

Anthropic за одну неделю успели опубликовать страшную статью про рекурсивное самосовершенствование ИИ и выпустить публичную версию Mythos. В России на несколько часов заблокировали Python, GitHub продолжает страдать от 17 млн AI-сгенерированных PR в месяц, а разработчики отказались работать без AI даже ради эксперимента.

Главная ценность релиза — разработчик начинает с рабочей задачи, а не с выбора режима.

Каждый день есть задачи, которые хочется сделать быстро и чисто: разобраться с падающим тестом, поправить метод, доделать фичу. Но правильный путь не всегда понятен заранее: иногда нужна простая правка, иногда — исследование проекта, тесты, ревью или отладка.

Для этого в Veai 5.12 появился General Agent. Он принимает задачу в том виде, в каком разработчик обычно ее формулирует: неидеально, с сомнениями и неполным пониманием пути. Агент сам подбирает нужные действия и отдает результат, который уже можно проверить.

Попробовать Veai 5.12 · Что входит в релиз

В этом релизе мы собрали изменения, которые закрывают весь путь работы с агентом: от первого сообщения в чат до проверки результата.

Создаю собственный DSL на C#: рассказываю о том, как инкрементальный парсер. И наконец-то будет использовать одно из преимуществ рослиновской модели синтаксиса.

Привет, Хабр. Меня зовут Егор, я QA Fullstack Java в SENSE на проекте российского банка.

Год назад я был уверен, что ИИ-агент в QA — это либо маркетинг, либо повод искать новую профессию. Сегодня он у меня в проекте разбирает упавшие тесты, актуализирует локаторы и пишет шаблонные кейсы по спецификациям. Расскажу, как мы прошли путь от «он не справляется с добавлением поля в класс» до 1600 рабочих тестов за сутки на хакатоне. А еще расскажу, что в итоге агент так и не научился делать.

Если вы пишете код, или так или иначе задействованы в разработке ПО, или просто следите за тем, как ИИ меняет разработку, то наверняка слышали тревожный тезис: «Скоро ИИ будет писать код лучше людей, и разработчики станут не нужны». На интуитивном уровне кажется, что если машина делает ту же работу в 8 раз быстрее, то бизнесу нужно в 8 раз меньше людей. Но экономика и история индустрии говорят об обратном — и тут очень кстати оказывается старый экономический парадокс, которому уже больше 150 лет.

Меня зовут Юлия Аравина, я карьерный стратег и коуч IT-руководителей, а также ведущая кейс-клубов на курсе «Технический директор — СТО» в Яндекс Практикуме PRO. В своей практике я замечаю одну закономерность: многие кризисы после повышения выглядят одинаково.

Человек становится тимлидом, и сначала всё идёт хорошо. Но через несколько месяцев начинает происходить что-то странное: он работает больше, несёт большую ответственность, принимает более сложные решения — и при этом всё чаще думает: «Кажется, я стал хуже работать». Появляется тревога, синдром самозванца, хроническая усталость от встреч.

Многие объясняют это нехваткой навыков: кажется, что нужно лучше делегировать, увереннее принимать решения или пройти ещё один курс по менеджменту. Но чаще всего проблема глубже. После повышения человеку приходится перестраивать не только набор навыков, ему приходится заново отвечать на вопрос: «За что я вообще себя уважаю?» 

Давайте разбираться.

Я недавно начал пользоваться Krita, и после Фотошопа основной болью для меня было отсутствие удобного инструмента для умного выделения объектов выделения объектов.

Мне захотелось попробовать сделать плагин, который будет реализовывать такую функцию, используя локальную модель.

Идея простая:

1. Пользователь обводит объект лассо.
2. Нажимает кнопку Select object with AI.
3. Плагин локально строит мягкую alpha-маску.
4. Krita получает обычное выделение, с которым дальше можно работать штатными
   инструментами.

Назвать плагин я решил Krita Smart Select.

Репозиторий:
https://github.com/BMFreed/krita-smart-select

Релизы:
https://github.com/BMFreed/krita-smart-select/releases

У меня был ранний доступ к первой публично доступной модели класса Mythos — Claude 5 Fable. Большинство обсуждений вокруг Mythos сосредоточено на кибербезопасности, но я тестировал модель на всём остальном (ограничения Fable фактически блокируют её использование в этой области).

Мой вывод: это реальный скачок относительно всех моделей, с которыми я работал раньше. И, что важнее, он говорит о фундаментальных изменениях в том, как мы взаимодействуем с AI.

5 марта 2026 года в своём доме, в окружении семьи, тихо умер человек, чей код вы трогали на этой неделе. Возможно, прямо сегодня. Возможно, он уронил вам прод.

Звали его сэр Чарльз Энтони Ричард Хоар. Для друзей — Тони. Для пары поколений студентов — C. A. R. Hoare, тот самый, что в 26 лет придумал quicksort, выиграв у начальника спор на шесть пенсов. Тьюринговская премия 1980 года, логика Хоара, CSP, на которой потом выросла половина теории конкурентности. Большая, красивая, почти безупречная карьера.

Почти. Потому что в 1965 году тот же самый человек добавил в язык одну маленькую штуку. И эта штука пережила его, переживёт нас и, скорее всего, прямо сейчас лежит где-то в вашем стектрейсе.

Это null.

Есть расхожий сюжет: коварная индустрия наплодила багов, а гениальные инженеры героически с ними борются. Красиво. И, как обычно, неправда. Потому что самый дорогой баг в истории софта добавил не злодей и не нерадивый джун. Его добавил один из умнейших людей в истории computer science. 

Вот про эту историю и поговорим.

Каждый раз, когда техно-энтузиасты на Хабре начинают петь оды ИИ, который вот-вот заменит всех разработчиков, меня охватывает легкий скепсис. Дело в том, что многие простые задачи совсем не так просты, как кажутся нейросетям или продакту. Знаменитое: “да что там делать, вон ИИ отдай, к вечеру уже на прод зальете”, обычно открывает такую кроличью нору, что проваливаться и падать там можно неделями, а приземление оказывается очень болезненным. 

Вот казалось бы, что сложного, сделать дверь в игре? В 2014 году у Liz England вышло отличное эссе “Проблема Двери”, где Лиза описывает 22 логических вопроса, на которые должен ответить гейм-дизайнер при установке двери в игре. Эссе стало настолько классическим, что в сабредите r/GameDesign автомод прикрепляет ссылку на него в каждый тред. При этом эссе явно выходит за границы геймдева и становится универсальным, показывая, что кажущаяся простота в нашем деле часто не является таковой. Это касается и дверей в игре, и “просто логина на сайте”, и задачи вызова лифта, и визуализации прогресса ожидания и ещё тысячи вещей, необходимость детального продумывания которых менеджментом обычно в расчет не берется.

Я сделал это! Это огромный повод для гордости. Теперь программа работает по тем же математическим принципам, что и самые передовым фрактальным в мире!

Ключевые особенности:

Расчёт опорной траектории на 5000 бит всего один раз.
Реактивный расчёт миллионов пикселей на аппаратном double.
Революционный алгоритм Reference Reset to Zero.
Настоящий SSAA 8x8 для идеально сглаженного изображения без алиасинга.
Параллелизм OpenMP для высокоскоростного многопоточного рендеринга.

Есть полный код в С++ - main.cpp
Есть Гитхаб https://github.com/Divetoxx/Mandelbrot#russian с версии в виндовс Mandelbrot_windows_msse3.exe и Mandelbrot_windows_mavx2 и для Линукс Mandelbrot_linux_msse3 -msse3 и Mandelbrot_linux_mavx2

Всем привет! Продолжаю тему локальных LLM. В предыдущей статье мы сравнивали железо для инференса — Nvidia DGX Spark, Mac Studio M3 Ultra и Strix Halo. И как можно было догадаться, я остановился именно на последнем.

Теперь, когда железка есть, встает вопрос: а как из него извлечь практическую пользу для кодинга?

Claude code с оригинальными LLM - это, конечно, замечательно. Но это стоят денег, да и свой код в чужие дата-центры не всегда правильно лить. Плюс за всякое неосторожное движение можно попасть в бан, рискуя потерять все свои наработки.

Одно из решений: Claude Code во free mode с локальными моделями. Anthropic позволяет заменить свои модели на любые с совместимым API. То есть, на что угодно — даже на модель, крутящуюся прямо у вас на компьютере.

В этой статье я расскажу, как всё это настроить на Strix Halo — от загрузки моделей до первого запроса к Claude Code.

В третьей статье пойдет речь уже о готовом аллокаторе который вполне пригоден для распределения памяти

В стандарте C++20 было представлено множество нововведений, и одним из наиболее крупных и долгожданных в их числе являлись модули. Теперь, когда с тех пор минуло около шести лет, то воодушевление сменилось здоровым цинизмом. Так, авторы сайта Are We Modules Yet прогнозируют, что поддержка модулей во всех библиотеках будет обеспечена к 1 мая 2167 года, а на Reddit не проходит и двух недель, как возникает очередной тред на тему: «Ну что, ими уже можно пользоваться»? (спойлер: нет).

Моя собственная одиссея по работе с модулями началась с того, как я в очередной раз взялся переписывать мою воксельную игру. Насколько же слабо я представлял, во что ввязываюсь.